特斯拉新旧车型对假路面识别能力测试对比

测试背景

继马克·罗伯（Mark Rober）上周的测试之后，YouTube博主凯尔·保罗（Kyle Paul）制作了一面类似于威利狼（Wile E. Coyote）动画风格的照片墙，用于测试特斯拉汽车的识别能力。由于订阅量较小，保罗选择了更安全的测试方式，主要观察特斯拉基于视觉的安全功能是否能及时识别障碍物。

对比测试结果

保罗对2022款Model Y和2025款Cybertruck进行了测试。在完全自动驾驶（Full Self-Driving）模式下，Model Y未能识别打印成道路延伸样子的照片墙。"每次测试我都必须全力踩刹车，"保罗解释道，"因为系统的可视化显示完全没有识别出这面墙。"

随后，在一位新购Cybertruck车主的协助下，他们测试了搭载升级硬件和软件的2025款Cybertruck。在完全自动驾驶模式下，Cybertruck成功在较远距离识别并停止。保罗表示："Cybertruck的表现令人放心，这体现了特斯拉在硬件和摄像头技术上的持续进步。"

需要说明的是，本次测试中的照片墙制作质量不及罗伯的测试，且Cybertruck的测试是在光线减弱时进行，这些因素可能影响测试结果。

自动驾驶技术分析

在自动驾驶领域，激光雷达（LiDAR）系统与摄像头系统的优劣之争一直存在。面向北美市场的特斯拉车型均配备多个外部摄像头和视觉处理系统，用于实现自动驾驶辅助和监督式自动驾驶等功能。

虽然部分制造商推崇激光雷达在复杂环境下的三维建图优势，但特斯拉坚持认为基于传统光学摄像头的视觉系统整体表现更优。这种系统不仅能更准确判断周围环境，还可通过人工智能持续优化，同时具有成本优势。